JP2004348613A - Product and service recommendation device - Google Patents
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Abstract
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ネットワークを介し、製品およびサービスの推薦を自動生成する装置、特にユーザが既に保持する製品情報から他の製品やサービスの推薦を自動生成する製品およびサービス推薦装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来のこの種のサービス推薦装置では、ユーザの製品購入履歴やサービス利用履歴から新たな製品やサービスを推薦することが通常であった。
【0003】
例えば、特開平7−311799で開示されているサービス選択支援装置及びサービス選択支援方法では、ユーザの通信利用履歴から割引サービスを推薦するデータを自動的に生成している。あるいは、特開2000−148864で開示されている製品推薦を提供する方法および装置では、電子商取引サイトにおいてユーザが購入もしくはブラウズした履歴から新たな製品を推薦するデータを自動的に生成している。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来例における製品およびサービス推薦装置では、ユーザが既に保持している製品とは無関係に別の製品やサービスを推薦するものである。そのため、既に保持している製品で利用できるサービスを知りたいユーザや、ある種のサービスを受けるために必要な他の製品は何かを知りたいユーザに対して、適切な推薦を提供できないという問題点があった。
【0005】
本発明は上記の問題に鑑みてなされたものであり、既に保持している製品で利用できるサービスや、ある種のサービスを受けるために必要な他の製品を推薦するデータを自動生成する製品およびサービス推薦装置を提供することを目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明の製品およびサービス推薦装置は、
登録ユーザが所有する製品を示すデータを保持するユーザ所有製品データ手段と、
本装置が扱う製品の仕様に関するデータを保持する製品仕様データ手段と、
本装置が扱うサービスを実現する要件に関するデータを保持するサービス要件データ保持手段と、
本装置で推薦を行なうユーザのユーザIDを保持するユーザID保持手段と、
前記ユーザID保持手段に保持されているユーザIDが示すユーザが所有する製品データを前記ユーザ所有製品データ保持手段より取得しその所有製品データと、前記製品仕様データ保持手段に保持されている製品仕様データと、前記サービス要件データ保持手段に保持されているサービス要件データとから、ユーザに製品およびサービスを推薦する推薦データを作成する推薦データ生成手段と、
前記推薦データ作成手段で作成された推薦データを保持する推薦データ保持手段
とを備える。
【0007】
【発明の実施の形態】
(実施例)
以下、図面を参照して本発明の一実施形態を詳細に説明する。
【0008】
図1は、本実施例の製品およびサービス推薦装置における機能モジュールの構成例を示す図である。
【0009】
同図において、101は本装置に登録されている各ユーザが所有する製品を示すデータを保持するユーザ所有製品データ保持部である。
【0010】
102は、本装置が扱う製品の仕様に関するデータを保持する製品仕様データ保持部である。
【0011】
103は、本装置が扱うサービスを実現する要件に関するデータを保持するサービス要件データ保持部である。
【0012】
104は、本装置で推薦を行なうユーザのユーザIDを受理するユーザID受理部である。
【0013】
105は、ユーザID受理部104で受理されたユーザIDが示すユーザが所有する製品をユーザ所有製品データ保持部101より取得し、その所有製品の仕様データを製品仕様データ保持部102より取得し、サービス要件データ保持部103に保持されているサービス要件データとから、ユーザに製品およびサービスを推薦する推薦データを作成する推薦データ作成部である。
【0014】
106は、推薦データ作成部105で作成された推薦データを出力する推薦データ出力部である。
【0015】
図2は、本発明の一実施例である製品およびサービス推薦装置を用いた推薦システムの構成例を示す構成図である。同図において、201は、ユーザがネットワークにアクセスするWebブラウザである。202は、Webブラウザ201からのリクエストに応じて、出力ページデータを返すWebサーバである。203は、Webブラウザ201とWebサーバ202との間の通信路となるインターネットである。204は、本実施例の製品およびサービス推薦装置であり、Webサーバ202からユーザIDを受理すると、当該ユーザIDが示すユーザに対する推薦データをWebサーバ202に対して出力する。
【0016】
この構成例では、Webブラウザ201からWebサーバ202に対して送られるリクエストの中に、Cookieと呼ばれる形式でユーザIDが埋め込まれている。Webサーバ202は、リクエストが推薦データを含むべきページのリクエストであった場合は、当該ユーザIDを推薦装置204に送る。ユーザIDを受理した推薦装置204は、推薦データをHTML形式でWebサーバ202に出力する。Webサーバ202は、受理したHTMLデータを、ページの中の推薦データを入れる部分に挿入して、Webブラウザ201に返信する。このようにして、ユーザに対して推薦を行なうことができる。
【0017】
以下、図3に示すフローチャートで、本実施例の製品およびサービス推薦装置の処理手順を説明する。
【0018】
ユーザID受理部104でユーザIDデータが受理されると、まずステップ301で初期化処理が行なわれる。ユーザ所有製品データ保持部101に保持されているユーザ所有製品データの中から、ユーザID受理部104で受理されたユーザIDが示すユーザの所有製品データを抽出して、作業メモリに格納する。また、作業メモリ中に設けられる推薦候補リストを空に初期化すると共に、サービス要件データ保持部103に保持されているサービス要件データのリストを指し示すポインタをリストの先頭を指すように初期化する。そして、ステップ302に移る。
【0019】
図4は、本実施例におけるユーザ所有製品データ保持部101のデータ構造とデータの例を示すである。同図において、各行が一つのユーザ所有製品データに相当する。それぞれのデータにおいて、列401にはそのユーザ所有製品データが表わすユーザを示すユーザIDが入る。本実施例では、ユーザIDを整数型としているが、一意に定めるデータであれば、文字列等任意のデータで構わない。列402には、当該ユーザが所有するカメラを識別するカメラIDのリストが入る。列403には、当該ユーザが所有するプリンタを識別するプリンタIDのリストが入る。列404には、当該ユーザが所有する画像データ管理ソフトウェアを識別するソフトウェアIDのリストが入る。これらのIDは、本実施例では2文字の文字列型としているが、一意に定めるデータであれば整数等任意のデータで構わない。また、リストを文字列の連結で表現しているが、配列等任意のデータ構造で表現して構わない。
【0020】
ここで、例えばユーザID受理部104にユーザID「1」が受理された場合は、図4の1行目のデータが作業メモリに格納される。
【0021】
図5は、本実施例におけるサービス要件データ保持部103のデータ構造とデータの例を示す図である。同図において、各行が一つのサービス要件データに相当する。それぞれのデータにおいて、列501には、当該サービスを実現するために必要な画像データを撮影するカメラの最低画素数を示すデータがメガピクセルを単位とする整数データとして入る。列502には、当該サービスを実現するために必要な画像データを印刷するプリンタの最低解像度を示すデータがdpiを単位とする整数データとして入る。列503には、当該サービスを実現するために必要な画像データを印刷するプリンタの最低出力サイズを示すデータが用紙サイズを示す文字列データとして入る。列504には、当該サービスを実現するために必要な画像データをカメラから取り込んでプリンタに出力するソフトウェアが、これを識別するソフトウェアIDのリストとして入る。リスト中のいずれかのソフトウェアが必要であることを示す。列505には、当該サービスを識別するサービス番号が整数データとして入る。なお、506は、各サービスの内容の説明であるが、本実施例におけるサービス要件データに含まれるものではない。
【0022】
次に、ステップ302では、サービス要件データのリストにおいてポインタが指すサービス要件データの次のデータがまだ存在するかを判定する。存在すればポインタを次のサービス要件データに動かしてステップ303に移る。存在しなければステップ305に移る。
【0023】
ステップ303では、ポインタが指し示すサービス要件データの要件を、作業メモリにある所有製品データが満足するかを判定する。満足すればステップ304に移る。満足しなければステップ302に戻る。
【0024】
以下、判定手順について説明する。
【0025】
まず、ポインタが指し示すサービス要件データの各列のデータを、作業メモリに読み込む。列501のデータがy1で参照される整数データ領域に読み込まれる。列502のデータがy2で参照される整数データ領域に読み込まれる。列503のデータがy3で参照される文字列領域に読み込まれる。504のデータがy4で参照される文字列のリスト領域に読み込まれる。
【0026】
次に作業メモリに読み込まれているユーザ所有製品データが、これらの要件を満足するかを判定する。その説明に先立ち、以下で使用する製品仕様データについて説明する。図6と図7は製品仕様データ保持部102に保持される製品仕様データの例である。図6は、カメラの製品仕様データの例であり、各行が一つのカメラの製品仕様データに相当する。同図において、列601には、当該カメラを識別するカメラIDが入る。列602には、当該カメラが撮影可能な最大画素数を示すデータがメガピクセルを単位とする整数データとして入る。図7は、プリンタの製品仕様データの例であり、各行が一つのプリンタの製品仕様データに相当する。同図において、列701には、当該カメラを識別するプリンタIDが入る。列702には、当該プリンタが出力可能な最大の解像度を示すデータがdpiを単位とする整数データとして入る。列703には、当該プリンタが出力可能な最大用紙サイズを示すデータが文字列データとして入る。
【0027】
まず、作業メモリに読み込まれているユーザ所有製品データの列402にあるカメラIDのリストから一つのIDをキーとして、図6に示すカメラの製品仕様データから、同一のカメラIDを持つ行を探す。そして、その列602の値をx1で参照される整数データ領域に読み込む。ここで、x1>=y1であれば次に進む。x1<y1であれば別のIDをキーとして同様の判定を行なう。これを繰り返し、この一つも条件を満たさない場合は、サービス要件を満足しないと判定する。また、リストが空の場合もサービス要件を満足しないと判定する。
【0028】
次に、作業メモリに読み込まれているユーザ所有製品データの列403にあるプリンタIDのリストから一つのIDをキーとして、図7に示すカメラの製品仕様データから、同一のプリンタIDを持つ行を探す。そして、その列702の値をx2で参照される整数データ領域に読み込む。また、列703の値をx3で参照される文字列データ領域によみこむ。ここで、x2>=y2かつlarge(x3,y3)が真であれば次に進む。ここで、large(x,y)は、xで示される用紙サイズがyで示される用紙サイズ以上であれば真を返し、そうでなければ偽を返すブール型関数である。ここで、いずれかの条件を満足しない場合は、別のIDをキーとして同様の判定を行なう。これを繰り返し、この一つも条件を満たさない場合は、サービス要件を満足しないと判定する。また、リストが空の場合もサービス要件を満足しないと判定する。
【0029】
次に、作業メモリに読み込まれているユーザ所有製品データの列404にあるソフトウェアIDのリストを、x4で参照される文字列リスト領域に読み込む。そして、x4とy4の交わりが空でなければ、サービス要件を満足すると判定する。空であれば、サービス要件を満足しないと判定する。
【0030】
以上が、ステップ303の処理の詳細である。
【0031】
ステップ304では、ポインタが指し示すサービス要件データのサービス番号を推薦候補リストに追加する。そしてステップ302に戻る。
【0032】
ステップ305では、推薦候補リストの中から一つのサービス番号を無作為に抽出する。推薦候補リスト中に存在するサービス番号の数までの整数を乱数により発生させ、その数が示す位置のサービス番号を抽出する。なお、推薦候補リストが空の場合は、サービス番号を0とする。そしてステップ306に移る。
【0033】
ステップ306では、予め作成されたサービスごとのHTMLデータから、サービス番号により示す推薦データを抽出し、これを出力して全ての処理を終了する。HTMLデータは、サービス番号で識別されるサービスを、推薦する内容の文書となるように作ればよい。また、サービス番号0番に対しては、一般的な推薦データを作成するなどしておく。
【0034】
以下、データ例を参照して動作例を説明する。
【0035】
まず、ユーザID受理部104にデータID「1」が受理されると、図4に示されるユーザ所有データ保持部から1行目のデータが作業メモリに読み込まれる。次に、図5に示されるサービス要件データ保持部の各データについて判定が行なわれる。この場合、要件を満足すると判定されるのは、サービス番号101、102、104である。これらの三つのサービスの中からいずれかが推薦される。
【0036】
以上説明したように、本実施例の製品およびサービス推薦装置では、ユーザ所有製品データと製品仕様データとサービス要件データとを用いて、特定のユーザに対するサービス推薦データを生成するようにしたので、ユーザが所有する製品に応じた推薦データを自動作成することができる。これにより、このサービス推薦装置から推薦データを受けるユーザは、自らが所有する製品を使って新たに実現できるサービスを知ることができ、所有製品を有効活用することができる。
【0037】
(他の実施例)
上記実施例においては、複数の推薦サービス候補から推薦するサービスを乱数により選択する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、他の選択戦略を用いてもよい。
【0038】
例えば、性別や年齢といったユーザに関する他の属性を用いてサービスを分類したり、これらの属性からルールにより導き出されるサービスの優先度を用いたりして選択してもよい。
【0039】
上記実施例においては、ユーザが所有する製品で実現可能なサービスを推薦するデータを作成する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、他の推薦データを作成してもよい。
【0040】
ここでは、特定のサービスを実行するにあたりユーザが所有する製品では不足の時に新たに購入すべき製品を推薦するデータを作成する装置について説明する。本実施例の機能モジュールの機能構成や本実施例の装置を使用するシステムの構成例は図1および図2に同じである。
【0041】
図8は、本実施例の製品およびサービス推薦装置における機能モジュールの構成例を示す図である。
【0042】
同図において、801は本装置に登録されている各ユーザが所有する製品を示すデータを保持するユーザ所有製品データ保持部である。
【0043】
802は、本装置が扱う製品の仕様に関するデータを保持する製品仕様データ保持部である。
【0044】
803は、本装置が扱うサービスを実現する要件に関するデータを保持するサービス要件データ保持部である。
【0045】
804は、本装置で推薦を行なうユーザのユーザIDを受理するユーザID受理部である。
【0046】
805は、本装置で推薦する製品で実現するサービスを示すサービス番号を受理するサービス番号受理部である。
【0047】
806は、ユーザID受理部804で受理されたユーザIDが示すユーザが所有する製品をユーザ所有製品データ保持部801より取得し、その所有製品の仕様データを製品仕様データ保持部802より取得し、サービス番号受理部805で受理されたサービス番号が示すサービスのサービス要件データをサービス要件データ保持部803より取得し、サービスの要件を満足しない点を充足する製品をユーザに推薦する推薦データを作成する推薦データ作成部である。
【0048】
807は、推薦データ作成部806で作成された推薦データを出力する推薦データ出力部である。
【0049】
図9は、本実施例の処理手順を説明したフローチャートである。
【0050】
ユーザID受理部804でユーザIDデータが受理され、サービス番号受理部805でサービス番号が受理されると、まずステップ901で初期化処理が行なわれる。ユーザ所有製品データ保持部801に保持されているユーザ所有製品データの中から、ユーザID受理部804で受理されたユーザIDが示すユーザの所有製品データを抽出して作業メモリに格納する。また、サービス番号受理部805で受理されたサービス番号が示すサービスのサービス要件データの各列のデータを、作業メモリに読み込む。列501のデータがy1で参照される整数データ領域に読み込まれる。列502のデータがy2で参照される整数データ領域に読み込まれる。列503のデータがy3で参照される文字列領域に読み込まれる。504のデータがy4で参照される文字列のリスト領域に読み込まれる。さらに、作業メモリ中に設けられる推薦候補リストを空に初期化する。そして、ステップ902に移る。
【0051】
ステップ902では、ステップ901で作業メモリに読み込まれたユーザ所有製品データに列挙されている製品で、同じく作業メモリに読み込まれたサービスの要件を満足するかを判定する。
【0052】
以下、判定手順について説明する。 まず、作業メモリに読み込まれているユーザ所有製品データの列402にあるカメラIDのリストから一つのIDをキーとして、図6に示すカメラの製品仕様データから、同一のカメラIDを持つ行を探す。そして、その列602の値をx1で参照される整数データ領域に読み込む。ここで、x1>=y1であれば次に進む。x1<y1であれば別のIDをキーとして同様の判定を行なう。これを繰り返し、この一つも条件を満たさない場合は、サービス要件を満足しないと判定する。また、リストが空の場合もサービス要件を満足しないと判定する。その上で、不足要件であるy1のデータを作業メモリに保持する。
【0053】
次に、作業メモリに読み込まれているユーザ所有製品データの列403にあるプリンタIDのリストから一つのIDをキーとして、図7に示すカメラの製品仕様データから、同一のプリンタIDを持つ行を探す。そして、その列702の値をx2で参照される整数データ領域に読み込む。また、列703の値をx3で参照される文字列データ領域によみこむ。ここで、x2>=y2かつlarge(x3,y3)が真であれば次に進む。ここで、large(x,y)は、先の実施例と同じ関数である。ここで、いずれかの条件を満足しない場合は、別のIDをキーとして同様の判定を行なう。これを繰り返し、この一つも条件を満たさない場合は、サービス要件を満足しないと判定する。また、リストが空の場合もサービス要件を満足しないと判定する。その上で、不足要件であるy2とy3のデータを作業メモリに保持する。
【0054】
次に、作業メモリに読み込まれているユーザ所有製品データの列404にあるソフトウェアIDのリストを、x4で参照される文字列リスト領域に読み込む。そして、x4とy4の交わりが空でなければ、サービス要件を満足すると判定する。空であれば、サービス要件を満足しないと判定する。その上で、不足要件であるy4のデータを作業メモリに保持する。
【0055】
サービス要件を満足しない場合は、製品仕様データ保持部802に保持されている製品仕様データのリストを指し示すポインタをリストの先頭を指すように初期化して、ステップ903に移る。サービス要件を満足する場合は、ステップ906に移る。
【0056】
ステップ903では、ポインタが示すリストがまだあるかを調べ、あればポインタを進めてステップ904に移る。なければ、ステップ906に移る。
【0057】
ステップ904では、ポインタが示す製品仕様データの仕様で、作業メモリにある不足要件を満足するかを判定する。
【0058】
以下判定方法について説明する。作業メモリにある不足要件について下記の条件を全て満足すれば充足すると判定する。
【0059】
作業メモリにy1で参照されるデータが存在する場合は、ポインタが示す製品仕様データがカメラの製品仕様データであれば、その列602の値をx1で参照される整数データ領域に読み込む。ここで、x1>=y1であれば充足すると判定する。それ以外の場合は充足しないと判定する。
【0060】
作業メモリにy2で参照されるデータが存在する場合は、ポインタが示す製品仕様データがプリンタの製品仕様データであれば、その列702の値をx2で参照される整数データ領域に読み込む。ここで、x2>=y2であれば充足すると判定する。それ以外の場合は充足しないと判定する。
【0061】
作業メモリにy3で参照されるデータが存在する場合は、ポインタが示す製品仕様データがプリンタの製品仕様データであれば、その列703の値をx3で参照される文字列データ領域に読み込む。ここで、large(x3,y3)が真であれば充足すると判定する。それ以外の場合は充足しないと判定する。
【0062】
作業メモリにy4で参照されるデータが存在する場合は、ポインタが示す製品仕様データがソフトウェアの製品仕様データであれば、そのソフトウェアIDがy4の要素である時に充足すると判定する。それ以外の場合は充足しないと判定する。
【0063】
以上、全ての不足要件を満足する製品をポインタが指していた場合は、ステップ905に移る。そうでない場合は、ステップ903に戻る。
【0064】
ステップ905では、ポインタが示す製品のIDを推薦候補リストに追加する。そしてステップ903に戻る。
【0065】
ステップ906では、推薦候補リストの中から一つのサービス番号を無作為に抽出する。推薦候補リスト中に存在する製品IDの数までの整数を乱数により発生させ、その数が示す位置のサービス番号を抽出する。なお、推薦候補リストが空の場合は、製品IDを他と重複しない特殊IDとする。そしてステップ907に移る。
【0066】
ステップ907では、予め作成された製品ごとのHTMLデータから、製品IDにより示す推薦データを抽出し、これを出力して全ての処理を終了する。HTMLデータは、製品IDで識別される製品を推薦する内容の文書となるように作ればよい。また、特殊IDに対しては、一般的な推薦データを作成するなどしておく。
【0067】
以下、データ例を参照して動作例を説明する。
【0068】
まず、ユーザID受理部804にデータID「2」が受理され、サービス番号受理部805にサービス番号「102」が受理されると、図4に示されるユーザ所有データ保持部から2行目のデータと、図5に示されるサービス要件保持部から2行目のデータが作業メモリに読み込まれる。ここでサービスの要件を満足するかを判定すると、y2とy3で参照されるデータが満足されないと判定される。次に、各製品仕様データに対して、これらを充足するデータを探していくと、プリンタPAからPDが充足されるので、これらの製品のいずれかが推薦される。
【0069】
以上説明したように、本実施例の製品およびサービス推薦装置では、ユーザ所有製品データと製品仕様データとサービス要件データとを用いて、特定のユーザに対する製品推薦データを生成するようにしたので、ユーザが特定のサービスを受ける時に不足する製品の推薦データを自動作成することができる。これにより、この製品推薦装置から推薦データを受けるユーザは、自らが所有する製品を活用して、新たなサービスを実現するために必要な製品を知ることができ、所有製品を有効活用しつつ新たなサービスを受けることができる。
【0070】
上記実施例においては、複数の推薦製品候補から推薦するサービスを乱数により選択する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、他の選択戦略を用いてもよい。
【0071】
例えば、候補の中でも最も価格の低い製品を選択してもよい。
【0072】
上記実施例においては、サービスは既知のものとして製品だけを推薦するデータを作成する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、製品と合わせて当該サービスも推薦するデータを作成してもよい。
【0073】
上記実施例においては、一つのサービスに対して、推薦するデータを作成する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、複数のサービスに対して推薦するデータを作成してもよい。前記実施例において、複数のサービスに対して同じ処理を繰り返すことで実現される。
【0074】
この場合、一つの製品で複数のサービスを実現可能な場合に、その製品と複数のサービスを推薦するデータを作成してもよいし、一つのサービスを選択して、その製品とサービスを推薦するデータを作成してもよい。
【0075】
上記実施例においては、製品の購入を推薦するデータを作成する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、製品のレンタルや製品の一時使用が可能な店舗を推薦するデータを作成してもよい。
【0076】
例えば、サービスを実現できるプリンタを備えたプリントショップを、その所在地と共に推薦するデータを作成してもよい。この場合、プリントショップの選択にあたっては、ユーザの所在地に近いショップを選択するといった戦略を用いてよいことは言うまでもない。
【0077】
上記実施例においては、サービス要件データをテーブルで表わし、予め定めた項目について判定を行なう場合について説明したが、これに限定されるものではなく、要件を記述して判定できる任意のデータ構造と判定手段でよい。
【0078】
例えば、制約条件式やルールで記述してもよい。
【0079】
上記実施例においては、製品としてカメラ、プリンタ、画像データ処理ソフトウェアをとり、カメラで撮影した画像データを様々な形態でプリントするサービスについて推薦データを作成する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、任意の製品やサービスに関する推薦データの作成が実現可能である。
【0080】
例えば、オーディオ関連製品に対して、メディアから別のメディアへのダビングや編集といったサービスを推薦するとか、調理器具製品に対して、ある料理を作成するサービスを推薦するといった例が実現可能である。
【0081】
上記実施例においては、各部を同一の汎用計算機上で実現する場合について説明したが、その一部がネットワークで接続された他の汎用計算機や特定用途の装置に分散していてもよい。また、ユーザ所有製品保持部、製品仕様データ保持部、サービス要件データ保持部は全データを集中して保持する場合について説明したが、データの一部が他に分散してもよい。
【0082】
上記実施例においては、コンピュータまたはCPUやMPUを用いて、前述した機能を実現するソウトウェアプログラムを動作させる実施形態であったが、その機能の全部または一部を実現する論理回路により達成されることは言うまでもない。
【0083】
なお、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、1つの機器からなる装置に適用してもよい。前述した実施形態の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記録した記録媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU)が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。
【0084】
プログラムコードを供給するための記録媒体としては、例えば、フロッピー(登録商標)ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CDーROM、CDーR、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROMなどを用いることができる。
【0085】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているOSなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【0086】
更に、記録媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【0087】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、既に保持している製品で利用できるサービスや、ある種のサービスを受けるために必要な他の製品を推薦するデータを自動生成することができ、製品やサービスの提供者にとって、利用者に対して適切な宣伝を容易に提供できるという効果が得られる。また、ユーザにとっては、自らが所有する製品を有効活用する情報を容易に得られるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施例における機能ブロックの構成図。
【図2】本発明の実施例を用いた推薦システムの構成図。
【図3】本発明の実施例における処理手順を示すフローチャート。
【図4】本発明の実施例におけるユーザ所有製品データの例を示す図。
【図5】本発明の実施例におけるサービス要件データの例を示す図。
【図6】本発明の実施例における製品仕様データの例を示す図。
【図7】本発明の実施例における別の製品仕様データデータの例を示す図。
【図8】本発明の他の実施例における機能ブロックの構成図。
【図9】本発明の他の実施例における処理手順を示すフローチャート。
【符号の説明】
101 ユーザ所有製品データ保持部
102 製品仕様データ保持部
103 サービス要件データ保持部
104 ユーザID受理部
105 推薦データ作成部
106 推薦データ出力部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an apparatus for automatically generating recommendations for products and services via a network, and more particularly to a product and service recommendation apparatus for automatically generating recommendations for other products and services from product information already held by a user.
[0002]
[Prior art]
In this type of conventional service recommendation apparatus, it is usual to recommend a new product or service from a user's product purchase history or service use history.
[0003]
For example, in a service selection support device and a service selection support method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 7-311799, data for recommending a discount service is automatically generated from a user's communication usage history. Alternatively, in the method and apparatus for providing a product recommendation disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-148864, data for recommending a new product is automatically generated from a history of purchase or browsing by a user on an electronic commerce site.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, the product and service recommendation apparatus in the above-described conventional example recommends another product or service irrespective of the product already held by the user. As a result, it is not possible to provide appropriate recommendations to users who want to know the services that can be used with products they already have, or who want to know what other products are needed to receive certain services. There was a point.
[0005]
The present invention has been made in view of the above-described problem, and has a product that automatically generates data recommending other products necessary for receiving a certain service or a service that can be used for a product already held, and It is intended to provide a service recommendation device.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-described problems, the product and service recommendation device of the present invention includes:
User-owned product data means for holding data indicating products owned by a registered user;
A product specification data means for storing data relating to the specification of a product handled by the device;
Service requirement data holding means for holding data on requirements for realizing a service handled by the device;
User ID holding means for holding a user ID of a user who makes a recommendation in the apparatus;
The product data owned by the user indicated by the user ID held by the user ID holding means is obtained from the user-owned product data holding means, and the owned product data and the product specification held by the product specification data holding means are acquired. Data and service requirement data held in the service requirement data holding means, recommendation data generation means for creating recommendation data for recommending a product and service to a user,
Recommendation data holding means for holding the recommendation data created by the recommendation data creation means
And
[0007]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
(Example)
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0008]
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a functional module in a product and service recommendation apparatus according to the present embodiment.
[0009]
In FIG. 1,
[0010]
[0011]
[0012]
A user
[0013]
105, a product owned by the user indicated by the user ID received by the user
[0014]
[0015]
FIG. 2 is a configuration diagram showing a configuration example of a recommendation system using a product and service recommendation device according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1,
[0016]
In this configuration example, a user ID is embedded in a request sent from the
[0017]
Hereinafter, the processing procedure of the product and service recommendation apparatus of the present embodiment will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
[0018]
When the user ID data is received by the user
[0019]
FIG. 4 illustrates a data structure and an example of data of the user-owned product
[0020]
Here, for example, when the user ID “1” is received by the user
[0021]
FIG. 5 is a diagram illustrating a data structure of the service requirement
[0022]
Next, in
[0023]
In
[0024]
Hereinafter, the determination procedure will be described.
[0025]
First, the data of each column of the service requirement data indicated by the pointer is read into the working memory. The data in
[0026]
Next, it is determined whether the user-owned product data read into the working memory satisfies these requirements. Prior to the description, the product specification data used below will be described. 6 and 7 show examples of product specification data stored in the product specification
[0027]
First, a row having the same camera ID is searched from the product specification data of the camera shown in FIG. 6 by using one ID as a key from a list of camera IDs in the
[0028]
Next, using one ID as a key from a list of printer IDs in the
[0029]
Next, the software ID list in the user-owned
[0030]
The above is the details of the processing in
[0031]
In step 304, the service number of the service requirement data indicated by the pointer is added to the recommendation candidate list. Then, the process returns to step 302.
[0032]
In
[0033]
In
[0034]
Hereinafter, an operation example will be described with reference to data examples.
[0035]
First, when the data ID “1” is received by the user
[0036]
As described above, in the product and service recommendation apparatus of the present embodiment, service recommendation data for a specific user is generated using user-owned product data, product specification data, and service requirement data. Can automatically create recommendation data corresponding to a product owned by the user. As a result, a user who receives recommendation data from the service recommendation device can know a service that can be newly realized using a product owned by the user, and can effectively use the owned product.
[0037]
(Other embodiments)
In the above embodiment, a case has been described in which a service to be recommended is selected from a plurality of recommended service candidates by using random numbers. However, the present invention is not limited to this, and another selection strategy may be used.
[0038]
For example, the service may be classified using other attributes related to the user such as gender and age, or may be selected using the priority of the service derived from these attributes by a rule.
[0039]
In the above-described embodiment, a case has been described in which data for recommending a service that can be realized by a product owned by the user is created. However, the present invention is not limited to this, and other recommendation data may be created.
[0040]
Here, a description will be given of an apparatus for creating data for recommending a product to be newly purchased when a user lacks a product owned by the user when executing a specific service. The functional configuration of the functional module of the present embodiment and the configuration example of the system using the device of the present embodiment are the same as those in FIGS.
[0041]
FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration example of a functional module in the product and service recommendation device of the present embodiment.
[0042]
Referring to FIG. 8,
[0043]
[0044]
[0045]
A user
[0046]
A service
[0047]
806, obtains a product owned by the user indicated by the user ID received by the user
[0048]
[0049]
FIG. 9 is a flowchart illustrating the processing procedure of this embodiment.
[0050]
When the user ID data is received by the user
[0051]
In
[0052]
Hereinafter, the determination procedure will be described. First, a row having the same camera ID is searched from the product specification data of the camera shown in FIG. 6 by using one ID as a key from the camera ID list in the
[0053]
Next, using one ID as a key from the list of printer IDs in the
[0054]
Next, the software ID list in the user-owned
[0055]
If the service requirements are not satisfied, the pointer that points to the list of product specification data held in the product specification
[0056]
In
[0057]
In
[0058]
Hereinafter, the determination method will be described. It is determined that the shortage requirement in the working memory is satisfied if all the following conditions are satisfied.
[0059]
When the data referred to by y1 exists in the work memory, if the product specification data indicated by the pointer is the product specification data of the camera, the value of the
[0060]
When the data referred to by y2 exists in the work memory, if the product specification data indicated by the pointer is the product specification data of the printer, the value of the
[0061]
When the data referred to by y3 exists in the work memory, if the product specification data indicated by the pointer is the product specification data of the printer, the value of the
[0062]
If the data referred to by y4 exists in the work memory, if the product specification data indicated by the pointer is the product specification data of the software, it is determined that the software ID is satisfied when the software ID is the element of y4. Otherwise, it is determined that the condition is not satisfied.
[0063]
If the pointer points to a product that satisfies all the shortage requirements, the process proceeds to step 905. If not, the process returns to step 903.
[0064]
In step 905, the ID of the product indicated by the pointer is added to the recommendation candidate list. Then, the process returns to step 903.
[0065]
In
[0066]
In step 907, the recommendation data indicated by the product ID is extracted from the HTML data for each product created in advance, and the extracted recommendation data is output, and the entire process ends. The HTML data may be created to be a document recommending the product identified by the product ID. For the special ID, general recommendation data is created.
[0067]
Hereinafter, an operation example will be described with reference to data examples.
[0068]
First, when the data ID “2” is received by the user
[0069]
As described above, in the product and service recommendation apparatus of the present embodiment, product recommendation data for a specific user is generated using user-owned product data, product specification data, and service requirement data. Can automatically create recommendation data for a product that is missing when receiving a specific service. As a result, a user who receives recommendation data from the product recommendation device can use the product owned by the user to know a product necessary for realizing a new service, and effectively utilize the owned product to obtain a new product. Service.
[0070]
In the above embodiment, a case has been described in which a service to be recommended is selected from a plurality of recommended product candidates by using a random number. However, the present invention is not limited to this, and another selection strategy may be used.
[0071]
For example, a product with the lowest price among the candidates may be selected.
[0072]
In the above-described embodiment, a case has been described in which data for recommending only a product is created as a known service. However, the present invention is not limited to this, and data for recommending the service is also created together with the product. Is also good.
[0073]
In the above-described embodiment, a case has been described in which recommended data is created for one service. However, the present invention is not limited to this, and data recommended for a plurality of services may be created. In the above embodiment, this is realized by repeating the same processing for a plurality of services.
[0074]
In this case, when a plurality of services can be realized by one product, data for recommending the product and a plurality of services may be created, or one service is selected and the product and the service are recommended. Data may be created.
[0075]
In the above embodiment, the case where data for recommending the purchase of a product is created has been described. However, the present invention is not limited to this, and data for recommending a store where product rental or product temporary use is possible is created. You may.
[0076]
For example, data for recommending a print shop equipped with a printer capable of realizing a service together with its location may be created. In this case, it goes without saying that in selecting the print shop, a strategy of selecting a shop close to the location of the user may be used.
[0077]
In the above-described embodiment, the case where the service requirement data is represented by a table and the determination is performed on the predetermined item has been described. However, the present invention is not limited to this. Means may be sufficient.
[0078]
For example, it may be described by a constraint expression or a rule.
[0079]
In the above-described embodiment, a case has been described in which a camera, a printer, and image data processing software are used as products, and recommendation data is created for a service that prints image data captured by the camera in various forms, but is not limited thereto. Instead, it is possible to create recommendation data on any product or service.
[0080]
For example, it is possible to realize an example of recommending a service such as dubbing or editing from a medium to another medium for an audio-related product, or recommending a service for preparing a certain dish for a cookware product.
[0081]
In the above-described embodiment, a case has been described in which each unit is realized on the same general-purpose computer. However, a part of the units may be distributed to another general-purpose computer connected to a network or a device for a specific use. Also, a case has been described where the user-owned product holding unit, the product specification data holding unit, and the service requirement data holding unit hold all the data in a concentrated manner, but a part of the data may be distributed to another.
[0082]
In the above embodiment, the software program that realizes the above-described functions is operated using a computer, a CPU, or an MPU. However, the present invention is realized by a logic circuit that realizes all or a part of the functions. Needless to say.
[0083]
The present invention may be applied to a system including a plurality of devices or to an apparatus including a single device. A recording medium storing software program codes for realizing the functions of the above-described embodiments is supplied to a system or an apparatus, and a computer (or CPU or MPU) of the system or the apparatus executes the program code stored in the recording medium. Needless to say, this can also be achieved by executing reading. In this case, the program code itself read from the recording medium implements the functions of the above-described embodiment, and the recording medium on which the program code is recorded constitutes the present invention.
[0084]
As a recording medium for supplying the program code, for example, a floppy (registered trademark) disk, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, CD-ROM, CD-R, magnetic tape, nonvolatile memory card, ROM, or the like is used. be able to.
[0085]
When the computer executes the readout program code, not only the functions of the above-described embodiments are realized, but also the OS or the like running on the computer performs the actual processing based on the instruction of the program code. It goes without saying that a case where some or all of the functions are performed and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing is also included.
[0086]
Further, after the program code read from the recording medium is written into a memory provided in a function expansion board inserted into the computer or a function expansion unit connected to the computer, the function expansion is performed based on the instruction of the program code. It goes without saying that a CPU or the like provided in the board or the function expansion unit performs part or all of the actual processing, and the processing realizes the functions of the above-described embodiments.
[0087]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to automatically generate data that recommends services that can be used for products already held and other products necessary for receiving a certain service. And the service provider can easily provide an appropriate advertisement to the user. In addition, there is an effect that the user can easily obtain information for effectively utilizing the product owned by the user.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram of a functional block according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a configuration diagram of a recommendation system using an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure in the embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram showing an example of user-owned product data according to the embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram showing an example of service requirement data in the embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a diagram showing an example of product specification data in the embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram showing another example of product specification data in the embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a configuration diagram of a functional block according to another embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a flowchart showing a processing procedure according to another embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
101 User-owned product data holding unit
102 Product specification data storage
103 Service requirement data storage
104 User ID receiving unit
105 Recommendation data creation unit
106 recommendation data output unit
Claims (10)
本装置が扱う製品の仕様に関するデータを保持する製品仕様データ手段と、
本装置が扱うサービスを実現する要件に関するデータを保持するサービス要件データ保持手段と、
本装置で推薦を行なうユーザのユーザIDを保持するユーザID保持手段と、
前記ユーザID保持手段に保持されているユーザIDが示すユーザが所有する製品データを前記ユーザ所有製品データ保持手段より取得しその所有製品データと、前記製品仕様データ保持手段に保持されている製品仕様データと、前記サービス要件データ保持手段に保持されているサービス要件データとから、ユーザに製品およびサービスを推薦する推薦データを作成する推薦データ生成手段と、
前記推薦データ作成手段で作成された推薦データを保持する推薦データ保持手段とを備えることを特徴とする製品およびサービス推薦装置。User-owned product data means for holding data indicating products owned by a registered user;
A product specification data means for storing data relating to the specification of a product handled by the device;
Service requirement data holding means for holding data on requirements for realizing a service handled by the device;
User ID holding means for holding a user ID of a user who makes a recommendation in the apparatus;
The product data owned by the user indicated by the user ID held by the user ID holding means is obtained from the user-owned product data holding means, and the owned product data and the product specification held by the product specification data holding means are acquired. Data and service requirement data held in the service requirement data holding means, recommendation data generation means for creating recommendation data for recommending a product and service to a user,
A product and service recommendation apparatus, comprising: recommendation data holding means for holding recommendation data created by the recommendation data creation means.
前記ユーザ所有製品データ保持手段が保持しているユーザ所有製品データの中から、前記ユーザID保持手段に保持されているユーザIDが示すユーザが所有する製品データを特定するユーザ所有製品特定手段と、
前記製品仕様データ保持手段に保持されている製品仕様データの中から、前記ユーザ所有製品特定手段により特定された製品データの製品仕様データを特定する製品仕様データ特定手段と、
前記サービス要件データ保持手段に保持されているサービス要件データの中から、前記製品仕様データ特定手段により特定された製品仕様データにより前記サービス要件データの要件を満足するサービスを選択するサービス選択手段と、
前記サービス選択手段で選択されたサービスに対して、当該サービスを推薦する推薦データを作成する推薦データ作成手段と
から構成されることを特徴とする前記請求項1に記載のサービス推薦装置。The recommendation data generation means,
User-owned product specifying means for specifying, from among the user-owned product data held by the user-owned product data holding means, product data owned by the user indicated by the user ID held by the user ID holding means,
From product specification data held in the product specification data holding means, product specification data specifying means for specifying product specification data of the product data specified by the user-owned product specifying means,
Service selection means for selecting a service that satisfies the requirements of the service requirement data with the product specification data specified by the product specification data specification means from the service requirement data held by the service requirement data holding means;
2. The service recommendation apparatus according to claim 1, further comprising a recommendation data creating unit that creates recommendation data for recommending the service selected by the service selection unit.
前記推薦データ生成手段は、
前記サービス要件データ保持手段に保持されているサービス要件データの中から前記サービス保持手段に保持されているサービスのサービス要件データを特定するサービス特定手段と、
前記ユーザ所有製品データ保持手段が保持しているユーザ所有製品データの中から、前記ユーザID保持手段に保持されているユーザIDが示すユーザが所有する製品データを特定するユーザ所有製品特定手段と、
前記製品仕様データ保持手段に保持されている製品仕様データの中から、前記ユーザ所有製品特定手段により特定された製品データの製品仕様データを特定する製品仕様データ特定手段と、
前記サービス特定手段により特定されたサービス要件データに対して、前記製品仕様データ特定手段により特定された製品仕様データでは満足できない要件を抽出する不足要件抽出手段と、
前記不足要件抽出手段により抽出された不足要件を満足する製品を、前記製品仕様データ保持手段に保持されている製品仕様データを用いて特定する不足要件充足製品特定手段と、
前記不足要件充足製品特定手段により特定された製品に対して、当該サービスを推薦する推薦データを作成する推薦データ作成手段と
から構成されることを特徴とする前記請求項1に記載の製品推薦装置。A service holding unit for holding data indicating a specific service,
The recommendation data generation means,
Service specifying means for specifying service requirement data of a service held in the service holding means from service requirement data held in the service requirement data holding means;
User-owned product specifying means for specifying, from among the user-owned product data held by the user-owned product data holding means, product data owned by the user indicated by the user ID held by the user ID holding means,
From product specification data held in the product specification data holding means, product specification data specifying means for specifying product specification data of the product data specified by the user-owned product specifying means,
For the service requirement data specified by the service specification unit, a shortage requirement extraction unit that extracts a requirement that cannot be satisfied by the product specification data specified by the product specification data specification unit,
A product that satisfies the deficiency requirement extracted by the deficiency requirement extraction means, a deficiency requirement satisfaction product identification means that identifies the product using the product specification data held in the product specification data holding means,
2. The product recommendation apparatus according to claim 1, further comprising: recommendation data creation means for creating recommendation data for recommending the service for the product specified by the shortage requirement satisfaction product specification means. .
前記ユーザ所有製品データ保持手段が保持しているユーザ所有製品データの中から、前記ユーザID保持手段に保持されているユーザIDが示すユーザが所有する製品データを特定するユーザ所有製品特定手段と、
前記製品仕様データ保持手段に保持されている製品仕様データの中から、前記ユーザ所有製品特定手段により特定された製品データの製品仕様データを特定する製品仕様データ特定手段と、
前記サービス要件データ保持手段に保持されているサービス要件データの中から、前記製品仕様データ特定手段により特定された製品仕様データにより前記サービス要件データの要件を満足する度合いが高いサービスを選択するサービス選択手段と、
前記サービス選択手段で選択されたサービスのサービス要件データに対して、前記製品仕様データ特定手段により特定された製品仕様データでは満足できない要件を抽出する不足要件抽出手段と、
前記不足要件抽出手段により抽出された不足要件を満足する製品を、前記製品仕様データ保持手段に保持されている製品仕様データを用いて特定する不足要件充足製品特定手段と、
前記不足要件充足製品特定手段により特定された製品と前記サービス選択手段で選択されたサービスとに対して、当該製品およびサービスを推薦する推薦データを作成する推薦データ作成手段と
から構成されることを特徴とする前記請求項1に記載の製品およびサービス推薦装置。The recommendation data generation means,
User-owned product specifying means for specifying, from among the user-owned product data held by the user-owned product data holding means, product data owned by the user indicated by the user ID held by the user ID holding means,
From product specification data held in the product specification data holding means, product specification data specifying means for specifying product specification data of the product data specified by the user-owned product specifying means,
Service selection for selecting, from among the service requirement data held in the service requirement data holding means, a service having a high degree of satisfying the requirement of the service requirement data by the product specification data specified by the product specification data specifying means; Means,
For service requirement data of the service selected by the service selection means, a shortage requirement extraction means for extracting a requirement that cannot be satisfied by the product specification data specified by the product specification data specification means,
A product that satisfies the deficiency requirement extracted by the deficiency requirement extraction means, a deficiency requirement satisfaction product identification means that identifies the product using the product specification data held in the product specification data holding means,
For the product specified by the shortage requirement satisfying product specifying means and the service selected by the service selecting means, it is configured to include recommendation data creating means for creating recommendation data for recommending the product and the service. The product and service recommendation device according to claim 1, characterized in that it is characterized by:
本装置が扱う製品の仕様に関するデータを保持する製品仕様データ工程と、
本装置が扱うサービスを実現する要件に関するデータを保持するサービス要件データ保持工程と、
本装置で推薦を行なうユーザのユーザIDを保持するユーザID保持工程と、
前記ユーザID保持工程に保持されているユーザIDが示すユーザが所有する製品データを前記ユーザ所有製品データ保持工程より取得しその所有製品データと、前記製品仕様データ保持工程に保持されている製品仕様データと、前記サービス要件データ保持工程に保持されているサービス要件データとから、ユーザに製品およびサービスを推薦する推薦データを作成する推薦データ生成工程と、
前記推薦データ作成工程で作成された推薦データを保持する推薦データ保持工程とを備えることを特徴とする製品およびサービス推薦方法。A user-owned product data process for holding data indicating a product owned by a registered user,
A product specification data process for retaining data on product specifications handled by the device;
A service requirement data holding step for holding data relating to requirements for realizing a service handled by the device;
A user ID holding step of holding a user ID of a user who makes a recommendation in the apparatus;
Product data owned by the user indicated by the user ID held in the user ID holding step is acquired from the user-owned product data holding step, and the owned product data and the product specification held in the product specification data holding step Data and service requirement data held in the service requirement data holding step, a recommendation data generation step of creating recommendation data for recommending a product and a service to a user;
A product and service recommendation method, comprising: a recommendation data holding step of holding recommendation data created in the recommendation data creation step.
前記ユーザ所有製品データ保持工程が保持しているユーザ所有製品データの中から、前記ユーザID保持工程に保持されているユーザIDが示すユーザが所有する製品データを特定するユーザ所有製品特定工程と、
前記製品仕様データ保持工程に保持されている製品仕様データの中から、前記ユーザ所有製品特定工程により特定された製品データの製品仕様データを特定する製品仕様データ特定工程と、
前記サービス要件データ保持工程に保持されているサービス要件データの中から、前記製品仕様データ特定工程により特定された製品仕様データにより前記サービス要件データの要件を満足するサービスを選択するサービス選択工程と、
前記サービス選択工程で選択されたサービスに対して、当該サービスを推薦する推薦データを作成する推薦データ作成工程と
から構成されることを特徴とする前記請求項5に記載のサービス推薦方法。The recommendation data generating step includes:
A user-owned product specifying step of specifying, from among the user-owned product data held by the user-owned product data holding step, product data owned by the user indicated by the user ID held in the user ID holding step;
From the product specification data held in the product specification data holding step, a product specification data specifying step of specifying the product specification data of the product data specified by the user-owned product specifying step,
A service selecting step of selecting a service that satisfies the requirement of the service requirement data by the product specification data specified by the product specification data specifying step from the service requirement data held in the service requirement data holding step;
6. The service recommendation method according to claim 5, further comprising a recommendation data creating step of creating recommendation data for recommending the service selected in the service selecting step.
前記推薦データ生成工程は、
前記サービス要件データ保持工程に保持されているサービス要件データの中から前記サービス保持工程に保持されているサービスのサービス要件データを特定するサービス特定工程と、
前記ユーザ所有製品データ保持工程が保持しているユーザ所有製品データの中から、前記ユーザID保持工程に保持されているユーザIDが示すユーザが所有する製品データを特定するユーザ所有製品特定工程と、
前記製品仕様データ保持工程に保持されている製品仕様データの中から、前記ユーザ所有製品特定工程により特定された製品データの製品仕様データを特定する製品仕様データ特定工程と、
前記サービス特定工程により特定されたサービス要件データに対して、前記製品仕様データ特定工程により特定された製品仕様データでは満足できない要件を抽出する不足要件抽出工程と、
前記不足要件抽出工程により抽出された不足要件を満足する製品を、前記製品仕様データ保持工程に保持されている製品仕様データを用いて特定する不足要件充足製品特定工程と、
前記不足要件充足製品特定工程により特定された製品に対して、当該サービスを推薦する推薦データを作成する推薦データ作成工程と
から構成されることを特徴とする前記請求項5に記載の製品推薦方法。A service holding step of holding data indicating a specific service,
The recommendation data generating step includes:
A service specifying step of specifying service requirement data of the service held in the service holding step from the service requirement data held in the service requirement data holding step,
A user-owned product specifying step of specifying, from among the user-owned product data held by the user-owned product data holding step, product data owned by the user indicated by the user ID held in the user ID holding step;
From the product specification data held in the product specification data holding step, a product specification data specifying step of specifying the product specification data of the product data specified by the user-owned product specifying step,
For the service requirement data specified by the service specification process, a shortage requirement extraction process of extracting requirements that cannot be satisfied by the product specification data specified by the product specification data specification process,
A product that satisfies the deficiency requirement extracted by the deficiency requirement extraction step, a deficiency requirement satisfaction product identification step of identifying using the product specification data held in the product specification data holding step,
6. The product recommendation method according to claim 5, further comprising: a recommendation data creation step of creating recommendation data for recommending the service for the product specified in the shortage requirement satisfaction product specification step. .
前記ユーザ所有製品データ保持工程が保持しているユーザ所有製品データの中から、前記ユーザID保持工程に保持されているユーザIDが示すユーザが所有する製品データを特定するユーザ所有製品特定工程と、
前記製品仕様データ保持工程に保持されている製品仕様データの中から、前記ユーザ所有製品特定工程により特定された製品データの製品仕様データを特定する製品仕様データ特定工程と、
前記サービス要件データ保持工程に保持されているサービス要件データの中から、前記製品仕様データ特定工程により特定された製品仕様データにより前記サービス要件データの要件を満足する度合いが高いサービスを選択するサービス選択工程と、
前記サービス選択工程で選択されたサービスのサービス要件データに対して、前記製品仕様データ特定工程により特定された製品仕様データでは満足できない要件を抽出する不足要件抽出工程と、
前記不足要件抽出工程により抽出された不足要件を満足する製品を、前記製品仕様データ保持工程に保持されている製品仕様データを用いて特定する不足要件充足製品特定工程と、
前記不足要件充足製品特定工程により特定された製品と前記サービス選択工程で選択されたサービスとに対して、当該製品およびサービスを推薦する推薦データを作成する推薦データ作成工程と
から構成されることを特徴とする前記請求項5に記載の製品およびサービス推薦方法。The recommendation data generating step includes:
A user-owned product specifying step of specifying, from among the user-owned product data held by the user-owned product data holding step, product data owned by the user indicated by the user ID held in the user ID holding step;
From the product specification data held in the product specification data holding step, a product specification data specifying step of specifying the product specification data of the product data specified by the user-owned product specifying step,
Service selection for selecting, from the service requirement data held in the service requirement data holding step, a service having a high degree of satisfying the requirement of the service requirement data by the product specification data specified in the product specification data specifying step Process and
For the service requirement data of the service selected in the service selection step, a shortage requirement extraction step of extracting a requirement that cannot be satisfied by the product specification data specified in the product specification data specification step,
A product that satisfies the deficiency requirement extracted by the deficiency requirement extraction step, a deficiency requirement satisfaction product identification step of identifying using the product specification data held in the product specification data holding step,
A recommendation data creation step of creating recommendation data for recommending the product and service for the product specified in the shortage requirement satisfaction product identification step and the service selected in the service selection step. 6. The product and service recommendation method according to claim 5, wherein the product and service are recommended.
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10895863B2 (en) | 2016-01-06 | 2021-01-19 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device and method for controlling the same |
WO2019016891A1 (en) * | 2017-07-19 | 2019-01-24 | 三菱電機株式会社 | Recommendation device |
JPWO2019016891A1 (en) * | 2017-07-19 | 2019-12-19 | 三菱電機株式会社 | Recommendation device |
CN110892438A (en) * | 2017-07-19 | 2020-03-17 | 三菱电机株式会社 | Recommendation device |
US11538085B2 (en) | 2017-07-19 | 2022-12-27 | Trygle Co., Ltd. | Recommendation device |
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